論文の概要: End-to-End Learning of OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.16039v1
• Date: Wed, 30 Jun 2021 13:09:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-01 15:15:19.356006
• Title: End-to-End Learning of OFDM Waveforms with PAPR and ACLR Constraints
• Title（参考訳）: PAPRおよびACLR制約を用いたOFDM波形のエンドツーエンド学習
• Authors: Mathieu Goutay, Fay\c{c}al Ait Aoudia, Jakob Hoydis, Jean-Marie Gorce
• Abstract要約: 送信機にニューラルネットワーク(NN)を用いて,PAPRと隣接チャネルリーク比(ACLR)を制御可能な高次元変調方式を学習することを提案する。 2つのNNはOFDM上で動作し、PAPRとACLRの制約を強制するトレーニングアルゴリズムを使用して、エンドツーエンドで共同最適化される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.423422040627331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) is widely used in modern wireless networks thanks to its efficient handling of multipath environment. However, it suffers from a poor peak-to-average power ratio (PAPR) which requires a large power backoff, degrading the power amplifier (PA) efficiency. In this work, we propose to use a neural network (NN) at the transmitter to learn a high-dimensional modulation scheme allowing to control the PAPR and adjacent channel leakage ratio (ACLR). On the receiver side, a NN-based receiver is implemented to carry out demapping of the transmitted bits. The two NNs operate on top of OFDM, and are jointly optimized in and end-to-end manner using a training algorithm that enforces constraints on the PAPR and ACLR. Simulation results show that the learned waveforms enable higher information rates than a tone reservation baseline, while satisfying predefined PAPR and ACLR targets.
• Abstract（参考訳）: 直交周波数分割多重化(OFDM)は、マルチパス環境の効率的な処理により、現代の無線ネットワークで広く利用されている。 しかし、パワーアンプ(PA)効率を低下させるため、大きな電源バックオフを必要とするピーク対平均パワー比(PAPR)の低下に悩まされる。 本研究では,送信機におけるニューラルネットワーク(NN)を用いて,PAPRと隣接チャネルリーク比(ACLR)を制御可能な高次元変調方式を学習することを提案する。 受信側では、送信されたビットのデマッピングを行うためにNNベースの受信機が実装される。 2つのNNはOFDM上で動作し、PAPRとACLRの制約を強制するトレーニングアルゴリズムを使用して、エンドツーエンドで共同最適化される。 シミュレーションの結果,学習波形は,事前定義されたPAPRとACLRの目標を満たすとともに,トーン予約ベースラインよりも高い情報レートを実現できることがわかった。

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